Methods Inf Med 1975; 14(02): 80-86
DOI: 10.1055/s-0038-1636816
Original Article
Schattauer GmbH

Digital Storage and Simulation of EEG-Data Using a Linear EEG-Model[*]

Digitale Speicherung und Simulation von Eeg-Daten Unter Annahme Eines Linearen Eeg-Modells
G. Pfurtscheller
,
S. Schuy
1   Institute of Biomedical Engineering, Technical University of Graz
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Publication Date:
14 February 2018 (online)

A digitized EEG can be reduced to a few parameters (< 15) if an autoregressive model is introduced. These parameters can be stored very economically.

With the aid of autoregressive parameters a recursive digital filter is realized which generates the EEG if a random number sequence is given to the filter input. Furthermore, the autoregressive parameters can be used for estimating power density distribution and for building up a non-recursive digital filter based on the inverse autoregressive model which will filter the EEG and detect spikes and other instationarities in the EEG. After decomposition of the recursive filter into a series of filters of second order it is possible to calculate parameters such as peak frequency, bandwidth and amplitude, which describe the second order filter and thus characterize the frequency components of the EEG.

Ein digitalisiertes EEG kann durch Erstellung eines autoregressiven Modells auf eine kleine Zahl von Parametern (< 15) reduziert werden, die im weiteren mit einem Minimum an Platz gespeichert werden können. Mit Hilfe der autoregressiven Parameter kann ein rekursives Digitalfilter realisiert werden, das aus einer Zufallszahlenfolge das EEG simuliert. Weiter ist es möglich, über diese Parameter das Leistungs-spektrum zu schätzen und über ein nichtrekursives Filter, das auf dem inversen autoregressiven Modell beruht, Spikes und ähnliche Instationaritäten im EEG aufzudecken.

Eine Zerlegung des rekursiven Filters in mehrere Filter 2. Ordnung erlaubt es, aus den autoregressiven Parametern filterbeschreibende Kenngrößen, wie Mittenfrequenzen, Bandbreite und Amplituden zu berechnen. Diese Kenngrößen können für die Kennzeichnung einzelner Frequenzkomponenten im EEG verwendet werden.

* These investigations were carried through with the support of the »Fonds zur Förderung der wissenschaftlichen Forschung in Öster-reich« (Project Nr. 1595).


 
  • References

  • 1 Burch N., Nettleton W., Sweeney J., Edwards R.. Period analysis of the electroencephalogram on a general digital computer. Ann. N.Y. Acad. Sci. 115 1964; 827-943.
  • 2 Dijk W.. Estimation of the dynamic properties of the EEG by means of linear model.. Report Technical University Delft; 1973. (in Dutch).
  • 3 Dumermuth G., Fluehler A.. Some modern aspects in numerical spectrum analysis of multichannel electroencephalo-graphic data. Med. biol. Engng 5 1967; 319-331.
  • 4 Fenwick P., Michie P., Dollimore J., Fenton G.. Mathematical simulation of the electroencephalogram using an auto-regressive series. Bio-med. Comput. 2 1971; 281-307.
  • 5 Gersch W.. Spectral analysis of EEGs by autoregressive decomposition of time series. Math. Biosci. 7 1970; 205-222.
  • 6 Haring G.. Über die Wahl der optimalen Modellordnung bei Darstellung von Zeitreihen mittels Autoregressivmodell als Basis der Analyse von EEG-Ableitungen mit Hilfe eines Digi-talrechners (in preparation).
  • 7 Hjorth B.. EEG analysis based on time domain properties. Electroenceph. clin. Neurophysiol. 29 1970; 306-310.
  • 8 Jenkins G., Watts D.. Spectral analysis and its applications.. San Francisco: Holden-Day; 1968
  • 9 Kendall M., Stuart A.. The advanced theory of statistics.. London: Griffin and Co. Ltd.; 1961
  • 10 Kromer R.. Asymptotic properties of the autoregressive spectral estimate. Dept. of Statistics, Stanford Univ., Techn. Report No. 13. 1969
  • 11 Lopes da Silva F., Dijk A., Smits H.. Detection of non-stationarities in EEGs using the autoregressive model. An application to EEGs of epileptics.. CEAN-Conference; Taunus: April 1974. (in press).
  • 12 Parzen E.. Multiple time series modelling. Multivariate Anal. 2 1969; 389-409.
  • 13 Pfurtscheller G.. Betrachtungen über die Zusammenhänge von subdural und extrakranial abgeleiteten Elektroenzephalo-grammen unter Berücksiehtigung einer intrazerebralen Refe-renz. EEG-EMG 5 1974; 45-52.
  • 14 Zettebberg L.. Estimation of parameters for a linear difference equation with application to EEG analysis. Math. Biosci. 5 1969; 227-275.